本書では、相関関係から重回帰分析、因子分析、さらにこれらを組み合わせた分析のパス図を、一つひとつステップを踏みながら描いてゆく。また、各章末では同じ分析をＳＰＳＳで行い、さらに理解が深まるよう配慮した。なお、改訂にあたって等値制約について加筆している。

本書は、Amosを徹底的に使いこなして、正しく論文・レポートが書けるようになるための詳細が盛り込まれている。扱うデータはすべてWebページからダウンロードが可能なため、実際に操作しながらモデルの構成法やその意味を理解できる。初心者からベテランまで、この1冊で共分散構造分析をマスターできる。

本書では各解析手法の解説を“解析のしくみ”と“ 解析の実際”の２章構成とし，ＳＰＳＳの操作手順とあわせて理論と実用の両面からデータ解析を学べるようになっている。初心者にも、ある程度の経験を積んだ人にも役に立つ。

分析内容と手順解説をバランスよく構成した医療統計入門。理にかなった検定や解析を行う力を養うために、統計の専門的内容を省略したり、あまり簡単にはせず、かといって難しい理論まで深入りしない、ちょうど中間に位置する実用的テキスト。リクエストの多かった「サンプルサイズの決定法」や「分析結果の読み解き」を強化した。

線型モデル、固定モデル、変量モデル、混合モデル、一般線型モデルといったモデルは、どのような場合に適用するのか。一つのデータをそれぞれのモデルに適用し、その相違点を比較しつつ解説する。また、混合モデルを分析する場合のモデルの構築方法や、悩みの種である欠損値の処理についてもわかりやすく説明。

研究成果を学会や論文で発表するとき、どの統計手法を選んだらよいか、どうしたら客観的な評価がくだせるか？こうした悩みにこたえるために、医学系でよく使われる統計学の諸手法をわかりやすく解説。多重比較、ノンパラメトリック検定～コックス回帰分析と対数線型分析まで、指示されたとおりにクリックしていけば、誰でもすぐ使えるように書かれている。

論文やレポートで研究成果を発表するときに必要な統計の上手な使い方と分析手法を解説する。アンケート調査の基本をはじめとして、基礎統計量の算出、グラフ表現、ノンパラメトリック検定や回帰分析、そして因子分析や主成分分析など、臨床心理や精神医学の研究に必要な分析手法を一通り網羅している。

この分析とは違う分析法をどうして発想できるのか、どうしてこの分析よりもあの分析法のほうがより良いと考えられるのか―データ分析はデータの収集前から立てる分析計画も重要だが、実際に試行錯誤しながら分析することも重要となる。本書では３人の登場人物の会話を通して、分析を行う際に陥りがちな問題点とその解決策を具体的なデータをもとに学ぶ。

本書は、ひとつの調査データから統計技法の「あわせ技」を駆使して論文・ レポートに仕上げるまでのプロセスを示しながら、そのなかで 必要な統計技法が身につけられるよう、サポートした。興味深い研究事例をもとに、論文・レポート作成のための「よいお手 本」を示しているので、統計手法の意味がこれでよくわかる。

学力テスト、授業評価の要因、友人獲得尺度、幼児性尺度、ケンカに対する捉え方など、さまざまな心理・調査データを用いて、SPSSを用いたデータ解析の基礎からAmosによるグラフィカルなパス図による表現までのひと通りをわかりやすく丁寧に解説。クラスタ分析や判別分析、ロジスティック回帰分析、コレスポンデンス分析など近年この分野で使われている分析手法についても視野に入れた。